[發(fā)明專利]一種面向電力的領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202010625052.3
• 申請(qǐng)日: 2020-07-01
• 公開（公告）號(hào): CN111783464A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 季知祥;施貴榮;藍(lán)海波;蒲天驕;張銳;王曉輝;閔睿;劉鵬;劉劍青;肖凱;蔡常雨
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)電力科學(xué)研究院有限公司;國(guó)網(wǎng)冀北電力有限公司;國(guó)家電網(wǎng)有限公司
• 主分類號(hào): G06F40/295
• 分類號(hào): G06F40/295;G06F40/211;G06F16/35;G06F16/36;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/06
• 代理公司: 北京中巡通大知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11703
• 代理人: 李宏德

1.一種面向電力的領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別方法，其特征在于：包括以下步驟：

S1、對(duì)獲取的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取形成數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)的語料標(biāo)注；

S2、將標(biāo)注后的語料，劃分出測(cè)試集，將測(cè)試集輸入構(gòu)建好的電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別模型中進(jìn)行識(shí)別，將識(shí)別結(jié)果進(jìn)行反向解碼，得出所識(shí)別的領(lǐng)域?qū)嶓w；

S3、根據(jù)識(shí)別的領(lǐng)域?qū)嶓w計(jì)算正確率和召回率的加權(quán)調(diào)和平均值，利用加權(quán)調(diào)和平均值，對(duì)實(shí)體識(shí)別算法模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，當(dāng)?shù)贸龅脑u(píng)價(jià)得分滿足業(yè)務(wù)需求時(shí)，輸出識(shí)別的領(lǐng)域?qū)嶓w；

當(dāng)?shù)贸龅脑u(píng)價(jià)得分不滿足業(yè)務(wù)需求時(shí)，對(duì)電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別模型進(jìn)行修正后，重復(fù)上述步驟S2-S3。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向電力的領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別方法，其特征在于：在S1中，采用BIE進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)的語料標(biāo)注，其中，字母B代表電力實(shí)體的首位字符，字母I代表電力實(shí)體的內(nèi)部字符，字母E代表電力實(shí)體的結(jié)尾字符，字母O代表不屬于命名實(shí)體的其他字符。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向電力的領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別方法，其特征在于：利用雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)與條件隨機(jī)場(chǎng)結(jié)合的方法構(gòu)建電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別模型；在S2中，將標(biāo)注的語料，劃分為測(cè)試集和訓(xùn)練集，利用訓(xùn)練集對(duì)構(gòu)建的領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別算法模型，進(jìn)行訓(xùn)練。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的面向電力的領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別方法，其特征在于，所述電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別算法模型包括：

第一層，用于將句子中的每個(gè)字由one-hot向量映射為低維稠密的字向量；

第二層，雙向LSTM層，用于從第一層的字向量中自動(dòng)提取句子特征；

第三層，CRF層，用于將提取出的句子特征，進(jìn)行句子級(jí)的序列標(biāo)注；將標(biāo)注形成的句子標(biāo)簽進(jìn)行分類。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的面向電力領(lǐng)域的實(shí)體識(shí)別方法，其特征在于：在CRF層中，采用如下公式，對(duì)句子標(biāo)簽進(jìn)行分類：

其中，score(x,y)表示句子x的標(biāo)簽為y的得分。

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的面向電力領(lǐng)域的實(shí)體識(shí)別方法，其特征在于：所述電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別算法模型在訓(xùn)練時(shí)，通過最大化對(duì)數(shù)似然函數(shù)對(duì)訓(xùn)練樣本求解對(duì)數(shù)似然值；

log P(y^x|x)＝score(x,y^x)-log(Σ_y′exp(score(x,y′)))；

式中，score(x,y^x)表示句子x的標(biāo)簽為y^x的得分；(x,y^x)為訓(xùn)練樣本。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向電力領(lǐng)域的實(shí)體識(shí)別方法，其特征在于：在步驟S3中，所述電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別算法模型在求解對(duì)數(shù)似然值時(shí)預(yù)測(cè)過程中使用Viterbi算法求解最優(yōu)路徑，求解得出識(shí)別的實(shí)體對(duì)應(yīng)的位置。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的面向電力領(lǐng)域的實(shí)體識(shí)別方法，其特征在于：在S3中，

正確率通過如下公式計(jì)算得出：

所述召回率用如下公式計(jì)算得出：

對(duì)領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別算法模型進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)，采用計(jì)算正確率和召回率的加權(quán)調(diào)和平均值F值用如下公式計(jì)算：

9.一種面向電力的領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別系統(tǒng)，其特征在于，包括，

數(shù)據(jù)獲取模塊，用于對(duì)獲取的電網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)抽取形成數(shù)據(jù)集，并進(jìn)行訓(xùn)練數(shù)據(jù)的語料標(biāo)注；

領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別模塊，用于將標(biāo)注后的語料，劃分出測(cè)試集，將測(cè)試集輸入構(gòu)建好的電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別模型中進(jìn)行識(shí)別，將識(shí)別結(jié)果進(jìn)行反向解碼，得出所識(shí)別的領(lǐng)域?qū)嶓w；

評(píng)價(jià)模塊，根據(jù)識(shí)別的領(lǐng)域?qū)嶓w計(jì)算正確率和召回率的加權(quán)調(diào)和平均值，利用加權(quán)調(diào)和平均值，對(duì)實(shí)體識(shí)別算法模型進(jìn)行評(píng)價(jià)，當(dāng)?shù)贸龅脑u(píng)價(jià)得分滿足業(yè)務(wù)需求時(shí)，輸出識(shí)別的領(lǐng)域?qū)嶓w；當(dāng)?shù)贸龅脑u(píng)價(jià)得分不滿足業(yè)務(wù)需求時(shí)，對(duì)電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別模型進(jìn)行修正后，再次識(shí)別。

10.一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1至8任一項(xiàng)所述一種電力領(lǐng)域?qū)嶓w識(shí)別方法的步驟。